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  1. GPS导航定位算法研究

  2. 本文首先介绍了GPS系统组成，在此基础上介绍了其定位的基本原理，然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中，解决了滤波器的发散，非线性系统的线性化等一些常见问题，提高了系统 的定位精度，并对卡尔曼滤波进行自适应的改进，进一步提高了其精确度和稳定性。接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响，并分析了怎样改进定位性能，并对GPS完整性进行了研究，在对卫星导航系统中现有RAIM 算法进行研究的基础上，讨论了故障卫星的探测与分离方法，提出了一种新的有效的探测和分离

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2011-03-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：billgate123456

  1. 信号分析与处理_最优滤波方法

  2. 介绍了几种线性滤波方法和非线性滤波方法，重点介绍维纳滤波、线性卡尔曼滤波、非线性最优滤波的原理及构成方式。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：guyueggyy

  1. VC数学变换与滤波算法

  2. 1、傅里叶级数逼近； 2、快速傅里叶变换； 3、快速沃什变换； 4、五点三次平滑； 5、离散随机线性系统卡尔曼滤波； 6、α-β-γ滤波。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-04
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：minggu2009

  1. 线性、卡尔曼

  2. 利用线性或是卡尔曼滤波器滤除波形中含有的噪声

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-06-18
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：kongmengzhang

  1. 卡尔曼滤波

  2. 卡尔曼滤波是美国工程师Kalman 在线性最小方差估计的基础上，提出的在数学结构上比较简单的而且是最优线性递推滤波方法，具有计算量小、存储量低，实时性高的优点。特别是对经历了初始滤波后的过渡状态，滤波效果非常好。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wangjun_zunyi

  1. Linear Estimation 线性估计

  2. 《线性估计》主要介绍状态空间模型的有限维线性系统的估计问题，涵盖了目前我们熟知的维纳滤波和卡尔曼滤波这一领域的许多方面。《线性估计》的三个独特之处是：第一，将几何学的观点渗透于分析中；第二，侧重于将许多算法用平方根／阵列的形式给出；第三，强调了在解决自适应滤波、估计和控制这些相关问题时的等价性和对偶性概念。 资源为pdf版本，清晰度尚可。如果要打印的话建议下载我的资源中djvu格式的版本的线性估计。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-03
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：u014230646

  1. 卡尔曼滤波代码

  2. ①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。 ②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。 ③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差，从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计，也就是最小方差估计。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-05-22
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u011274165

  1. 卡尔曼滤波的基本原理及应用

  2. 卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-12
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：happylittleant

  1. 卡尔曼滤波函数

  2. 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态的滤波方法，采用信号、噪声、状态空间模型，利用前一时刻的状态最优估计值及其误差方差估计和现时刻的量测值来更新对状态变量的估计，求出现在时刻的最优估计值。在系统里面，系统的观测量和这些被观测量的真实值往往是有差异的，基于我们对这些系统的认识（例如已有的描述系统的模型）和观测值，能够更好地去除噪声，推测系统的真实状态。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-12-04
    • 文件大小：275byte
    • 提供者：qq_34183105

  1. kalman filtering in R(R语言实现卡尔曼滤波）

  2. 卡尔曼滤波（平方根算法、序贯算法、线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、区间卡尔曼滤波、系统误差和观测误差有关的卡尔曼滤波）在R语言中的实现，详细讲述了原理和其中工具包的使用，英文原版。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：842kb
    • 提供者：feiyihexin

  1. 一种前馈神经网络的卡尔曼滤波学习方法

  2. 本 文针对前位神经 网络误差反 向传播算法 48 3 算法 7收敛速度慢 且常 常收敛于 局 部 极小值等缺 陷 , 提出 了一种墓 于推广卡尔受撼波估计 的快 速学 习 新方 法 , 与 83 算 法相 比较 , 该方 法不仅学 习收 敛速 度快 , 数 值称定性好 , 所需学 习 次数和隐节点数少 , 而且所佑调 节参数少 , 便于 工程应用 0 非 线性 系统 建模与辨识的仿真计算结果 表明 , 该方法是 提高网络学 习速度 、 改替学 习性 能的一种有效方法 , 可有 效解决工业过 程

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：qq_30822165

  1. 卡尔曼滤波原理及应用matlab仿真

  2. 本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)就波算法及在相关领城应用的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman油波，井介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法。同时也给出其应用领城内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kaiman滤波算法。第7章介绍Simulinki环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器。井给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-03-12
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：qq_32237843

  1. 基于卡尔曼滤波的两轮自平衡遥控小车设计.caj

  2. 针对现有两轮自平衡遥控小车系统稳定性不佳、实现功能单一、车体摆动幅度过大等不足，提出了两轮自平衡遥控小车改进方案。采用 STM32F103 单片机作为主控器，移植实时操作系统 μC/OS － II，选择直流电机、传感器以及外围电路，设计了两轮自平衡遥控小车的硬件控制部分。利用 MPU6050 模块实时获取小车的当前运行姿态，经卡尔曼滤波处理位姿信息后发送给主控器，随后利用线性 PID 控制算法调节电机转速，结合双闭环控制实现了小车的直立平衡行走。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-08-05
    • 文件大小：648kb
    • 提供者：yeshuip

  1. 最优状态估计 卡尔曼H∞及非线性滤波 （美）西蒙

  2. 本书介绍了系统最优状态估计的方法。全书分为四大部分，第一部分给出了系统状态估计所需的数学基础，包括线性系统理论、概率理论、最小二乘估计、状态和协方差阵迭代；第二部分主要阐述了卡尔曼滤波器及其发展，包括离散卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器的其他表示方法、发展的卡尔曼滤波器、时间连续卡尔曼滤波器和最优平滑；第三部分介绍了H∞滤波器；第四部分介绍了非线性滤波器，包括非线.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2019-04-05
    • 文件大小：77mb
    • 提供者：qq_34084561

  1. 卡尔曼(Kalman)滤波算法原理、C语言实现及实际应用.pdf

  2. 卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_34470452

  1. 扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

  2. 传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计,针对这一问题,结合卡尔曼滤波(KF)方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势,提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波(A-CKF)的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分,分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波(STA-CKF)方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明,相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法,新方法在保证滤波精度的前提下,使得

  3. 所属分类：其它

  1. 复杂动态场景下运动目标跟踪的卡尔曼粒子滤波方法

  2. 针对复杂动态场景中粒子滤波算法跟踪目标时稳定性不高且易受背景噪声影响的特点，提出了改进的卡尔曼粒子滤波（KPF）目标跟踪算法。利用卡尔曼嵌入粒子滤波的方法对粒子滤波预测的状态值进行二次预测，并且利用二次采样技术增强粒子的丰富度，从而在一定程度上消除背景噪声的影响。同时为了满足卡尔曼滤波对线性运动的要求以及消除背景快速变化对跟踪精度的影响，采用灰度投影算法计算背景偏移从而进行运动补偿。实验结果表明，改进的卡尔曼粒子滤波跟踪算法在复杂动态场景中可以有效地跟踪运动目标，证明提出的KPF 算法精度高、稳

  3. 所属分类：其它

  1. 基于传感器温度补偿方法的双指数函数模型的温度补偿算法设计

  2. 0 引言目前基于传感器的温度补偿方法主要分为模拟硬件设计和数字信号处理两种方法。模拟硬件通常采用PTAT 和CTAT 等技术来设计读出电路。数字信号处理方法通常包括线性拟合、二乘多项式 拟合、BP神经网络 、卡尔曼滤波 、支持向量机等算法。本文在这些算法的基础上提出一种双指数函数模型的温度补偿算法，有以下优点：（1）指数函数具有无限阶的泰勒展开式，因此双指数函数在对诸如传感器温度系数曲线这类非线性曲线的拟合上可以达到很高的精度。（2）本文提出一种具有高精度初值的交替迭代法 ，即分离系数法。首先采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 基于矩阵李群表示及容积卡尔曼滤波的视觉惯导里程计新方法

  2. 针对滤波方法实现的视觉-惯导里程计(VIO)问题,为更准确传递旋转运动的不确定性并降低系统线性化误差,提高位姿估计的精度,设计并实现了一种高维矩阵李群表示的采用容积卡尔曼滤波框架实现的VIO算法.算法将状态变量构建为一个高维李群矩阵,并定义了李群变量在容积点采样过程中的‘加法’运算,将容积点和状态均值、方差等概念由欧氏空间扩展到流形空间;采用容积变换传递状态均值及方差,避免了旋转运动复杂的雅克比矩阵计算过程,降低了模型线性化误差.最后,使用EuRoc MAV数据集进行算法验证,结果表明所提出算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于递归工具变量卡尔曼滤波算法的纯方位水下目标跟踪

  2. 基于纯方位信息的水下目标跟踪中常用的伪线性卡尔曼滤波算法偏差较大、跟踪精度差,结合偏差补偿算法提出一种用于纯方位水下目标跟踪的递归工具变量卡尔曼滤波算法,并将过程噪声协方差的不确定性考虑在内.针对伪线性卡尔曼滤波算法的偏差问题,采用递归工具变量算法的工具变量矩阵来消除量测矩阵与伪线性噪声间的关联性,从而消除偏差.仿真结果表明,所提出的递归工具变量卡尔曼滤波算法在水下方位角噪声较大时也能保持稳定性和跟踪精度.

  3. 所属分类：其它

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